Impact of Fall Armyworm (Lepidoptera: Noctuidae) in the Performance of Corn Crops Associated to Insecticides in Lowland Environment
Notice bibliographique
Résumé
Brazil, in lowland environment, corn has the potential for crop rotation with irrigated rice to minimizing infestations of red rice. The use of resistant cultivars associated to the use of insecticides are the main methods of control of the fall armyworm, Spodoptera frugiperda (Smith, 1797) (Lepidoptera: Noctuidae). However, there are lack of field studies that assess the crop’s production chain. The objective of this study was to evaluate the performance of corn cultivar, the conventional AG 9045 and the isogenic AG 9045 PRO2 Bt on the control of S. frugiperda, as well as to analyze the cost of production in the lowland environment. The cultivars were sown in the 2014/2015 and 2015/2016 harvests with adopted spacing of 0.7 meters and length of 5 meters. The application of insecticides was performed when the index of 10% of plants attacked by S. frugiperda was reached. Percentage (%) of attacked plants, corn productivity (kg ha-1) and cost of production (US$ ha-1) were evaluated. In the final analysis, the AG 9045 PRO2 isogenic Bt in conjunction to the chlorfenapyr + zeta-cypermethrin treatment show better efficiency on the control of S. frugiperda caterpillars, by a combination of two different control methods and active principles in the control of S. frugiperda, higher productivity indexes (3,155.58 kg ha-1) and profitability (-112.08 US$ ha-1).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».